第4章 結(jié)合閾值分割的分水嶺算法

4.1 引言

由于多源圖像的不規(guī)則性，其局部區(qū)域中會隱含存在一些虛假的局部極小值，并且這些局部極小值的數(shù)量遠遠大于目標提取的個數(shù)，因而在采用分水嶺算法對多源圖像進行分割操作時，就會產(chǎn)生過分割現(xiàn)象，從而造成圖像的目標輪廓難以被提取，目標不能被正確分割的后果。因此，為了解決傳統(tǒng)分水嶺算法中虛假的局部極小值過多與過分割問題，本章采用結(jié)合閾值分割的分水嶺算法對多源圖像進行閾值優(yōu)化操作，不僅消除了易造成過多區(qū)域的極小值，而且可以使分水嶺算法中的分水點較準確地定位，同時也得到了具有一定意義的邊界特征的分割圖像，從而改善了傳統(tǒng)分水嶺算法中易產(chǎn)生過分割的缺陷。